Listed Funds Trust TrueShares Technology, AI & Deep Learning ETF (LRNZ)
Analisi della Stagionalità
Statistiche Annuali di Stagionalità di Listed Funds Trust TrueShares Technology, AI & Deep Learning ETF
Performance Stagionale Mensile di Listed Funds Trust TrueShares Technology, AI & Deep Learning ETF
| Mese | Rendimento Medio | Tasso di Successo | Forza |
|---|---|---|---|
| Gennaio | 2.06% | Strong | |
| Febbraio | -3.54% | Very Weak | |
| Marzo PEGGIORE | -4.67% | Very Weak | |
| Aprile | -0.35% | Weak | |
| Maggio MIGLIORE | 6.59% | Strong | |
| Giugno | 5.02% | Very Strong | |
| Luglio | 1.92% | Strong | |
| Agosto | 2.07% | Strong | |
| Settembre | -2.31% | Very Weak | |
| Ottobre | 2.02% | Weak | |
| Novembre | 4.81% | Weak | |
| Dicembre | 0.54% | Moderate |
Listed Funds Trust TrueShares Technology, AI & Deep Learning ETF 2026 vs Pattern Storico
Grafico Interattivo di Stagionalità di Listed Funds Trust TrueShares Technology, AI & Deep Learning ETF
Scanner di Pattern di Listed Funds Trust TrueShares Technology, AI & Deep Learning ETF
Listed Funds Trust TrueShares Technology, AI & Deep Learning ETF Performance Stagionale Storica
Informazioni sulla Stagionalità di Listed Funds Trust TrueShares Technology, AI & Deep Learning ETF (LRNZ)
Listed Funds Trust TrueShares Technology, AI & Deep Learning ETF (LRNZ) è stato analizzato utilizzando 7 anni di dati storici per identificare i pattern stagionali di trading. Come strumento ETFs, Listed Funds Trust TrueShares Technology, AI & Deep Learning ETF mostra tendenze stagionali distinte che i trader possono utilizzare per temporizzare meglio le proprie entrate e uscite.
Il mese più forte per Listed Funds Trust TrueShares Technology, AI & Deep Learning ETF è storicamente Maggio, con un rendimento medio del 6.59% e un tasso di successo del 67%. Al contrario, Marzo tende ad essere il mese più debole, con un rendimento medio del -4.67%.
Guardando l'intero anno solare, Listed Funds Trust TrueShares Technology, AI & Deep Learning ETF ha un rendimento annuale medio del 14.16% con un tasso di successo mensile complessivo del 54.4%. Su 12 mesi, 8 mostrano tipicamente rendimenti medi positivi.
Il pattern stagionale di Listed Funds Trust TrueShares Technology, AI & Deep Learning ETF ha un punteggio di coerenza di 67.1 (Good), basato su 7 anni di dati. Una coerenza più alta significa che il pattern stagionale è stato più affidabile in diverse condizioni di mercato.
FAQ Stagionalità di Listed Funds Trust TrueShares Technology, AI & Deep Learning ETF
Qual è il mese migliore per comprare Listed Funds Trust TrueShares Technology, AI & Deep Learning ETF (LRNZ)?
Storicamente, Maggio è stato il mese migliore per Listed Funds Trust TrueShares Technology, AI & Deep Learning ETF, con un rendimento medio del 6.59% e un tasso di successo del 67%. Tuttavia, le performance passate non garantiscono risultati futuri.
Qual è il mese peggiore per Listed Funds Trust TrueShares Technology, AI & Deep Learning ETF (LRNZ)?
In base ai dati storici, Marzo è stato il mese più debole per Listed Funds Trust TrueShares Technology, AI & Deep Learning ETF, con un rendimento medio del -4.67%. I trader possono considerare una riduzione dell'esposizione durante questo periodo.
Quanto sono affidabili i dati di stagionalità di LRNZ?
L'analisi di stagionalità di Listed Funds Trust TrueShares Technology, AI & Deep Learning ETF si basa su 7 anni di dati storici dei prezzi. Sebbene i pattern stagionali possano fornire informazioni utili, devono essere combinati con altre forme di analisi. I pattern passati non garantiscono le performance future.
Come posso utilizzare la stagionalità di Listed Funds Trust TrueShares Technology, AI & Deep Learning ETF nel mio trading?
Utilizza la stagionalità di Listed Funds Trust TrueShares Technology, AI & Deep Learning ETF (LRNZ) come un fattore nelle tue decisioni di trading. Identifica i mesi storicamente forti e deboli, combina con l'analisi tecnica e la ricerca fondamentale, e usa sempre una gestione del rischio adeguata. SeasOptima offre strumenti premium tra cui grafici interattivi, scansione di pattern e proiezioni di prezzo per un'analisi più approfondita.